深入了解Fine-Tuning：解锁大语言模型的潜能

当前通用的预训练模型在面对特定领域或任务时，往往存在一定的局限性。为了使模型更好地适应特定需求，领域自适应成为了关键技术，而 Fine-Tuning（微调）则是其中一种重要的方法。今天我们一起来了解一下 Fine-Tuning。

一、Fine-Tuning 的基本原理

（一）Transformer 架构基础

大多数先进的 LLMs 基于 Transformer 架构，这一架构自 2017 年被提出后，凭借其独特的 “注意力” 机制，在自然语言处理领域取得了突破性进展。Transformer 架构由编码器和解码器两个主要模块组成。编码器专注于将自然语言语义转换为上下文相关的向量表示，适用于分类、命名实体识别和语义搜索等任务；解码器则通过训练预测下一个词元，能够以递归方式生成文本，常用于文本生成任务。在 Fine-Tuning 中，我们主要关注解码器模型，因为它们在生成式人工智能中占据重要地位。

（二）Fine-Tuning 的流程

1. 数据收集与选择

   • Fine-Tuning 的数据来源广泛，包括文档库、人工创建内容等。对于特定领域的微调，数据质量至关重要，需要考虑数据的准确性、完整性、相关性等因素。同时，还需关注数据的保密性、知识产权、许可协议、版权和个人可识别信息（PII）等方面。

   • 训练数据集可分为无标签和有标签（包括偏好数据）两类。领域自适应微调通常需要无标签文本数据，如用户手册、内部文档或法律合同等。而有标签数据集，如指令 - 上下文 - 响应数据集，可用于监督微调方法。近年来，强化学习方法利用人类或机器创建的偏好数据（如二进制反馈或多响应排名）来对齐模型与实际用户反馈，取得了良好效果。但收集有标签数据往往更困难